Embeddings Ollama 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩¹을 생성하세요.

이 페이지에서는 Embeddings Ollama 노드의 노드 매개변수와 추가 참고 자료 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 매개변수#

• Model: 임베딩을 생성하는 데 사용할 모델을 선택합니다. 다음 중에서 선택하세요.
  • all-minilm (384 차원)
  • nomic-embed-text (768 차원)

사용 가능한 모델에 대해 자세히 알아보려면 Ollama의 모델 문서를 참고하세요.

템플릿 및 예제#

Embeddings Ollama 노드 문서 통합 템플릿 살펴보기 또는 모든 템플릿 검색하기

관련 리소스#

이 서비스에 대한 자세한 정보는 Langchain의 Ollama 임베딩 문서를 참고하세요.

Footnotes

1. 임베딩은 벡터를 사용하여 데이터를 수치로 표현한 것입니다. AI는 이를 통해 여러 차원에 걸쳐 값을 매핑함으로써 복잡한 데이터와 관계를 해석합니다. 벡터 데이터베이스(또는 벡터 스토어)는 임베딩을 저장하고 접근할 수 있도록 설계된 데이터베이스입니다. ↩